如果你已经做了相当长一段时间的单元测试，我认为没有理由不接近95%以上。然而，至少，我总是使用80%的测试，即使是刚开始测试的时候。

这个数字应该只包括在项目中编写的代码(不包括框架、插件等)，甚至可能排除完全由调用外部代码编写的代码组成的某些类。这种电话应该被嘲笑。

看看Crap4j。这是一种比直接代码覆盖稍微复杂一些的方法。它结合了代码覆盖率度量和复杂性度量，然后向您展示哪些复杂的代码目前没有测试。

我对这个难题的回答是，对可以测试的代码有100%的行覆盖率，对不能测试的代码有0%的行覆盖率。

我目前在Python中的做法是将.py模块分为两个文件夹:app1/和app2/，当运行单元测试时，计算这两个文件夹的覆盖率，并直观地检查(有朝一日我必须自动化)app1的覆盖率为100%，而app2的覆盖率为0%。

当/如果我发现这些数字与标准不同，我会调查并改变代码的设计，使覆盖率符合标准。

这意味着我可以建议实现库代码的100%行覆盖率。

我也偶尔检查app2/，看看我是否可以在那里测试任何代码，如果我可以，我将它移动到app1/

现在我不太担心总覆盖率，因为这取决于项目的规模，但通常情况下我看到的是70%到90%以上。

使用python，我应该能够设计一个烟雾测试，可以自动运行我的应用程序，同时测量覆盖率，并有希望获得100%的烟雾测试与单元测试数字的聚合。

如果你已经做了相当长一段时间的单元测试，我认为没有理由不接近95%以上。然而，至少，我总是使用80%的测试，即使是刚开始测试的时候。

这个数字应该只包括在项目中编写的代码(不包括框架、插件等)，甚至可能排除完全由调用外部代码编写的代码组成的某些类。这种电话应该被嘲笑。

在我看来，答案是“这取决于你有多少时间”。我试着达到100%，但如果我没有在我拥有的时间内完成它，我也不会大惊小怪。

当我编写单元测试时，我戴着与开发产品代码时不同的帽子。我考虑测试的代码声称要做什么，以及可能破坏它的情况是什么。

我通常遵循以下标准或规则:

单元测试应该是关于我的代码的预期行为的一种文档形式。给定特定输入的预期输出以及它可能抛出的客户端可能想要捕获的异常(我的代码的用户应该知道什么?) 单元测试应该帮助我发现我可能还没有想到的假设条件。(如何使我的代码稳定和健壮?)

如果这两条规则不能产生100%的覆盖率，那就顺其自然吧。但是一旦我有时间，我就会分析未覆盖的块和行，并确定是否仍然存在没有单元测试的测试用例，或者是否需要重构代码以消除不必要的代码。

从Testivus的帖子中，我认为答案上下文应该是第二个程序员。

从实际的角度来看，我们需要争取参数/目标。

我认为这可以在敏捷过程中进行“测试”，方法是分析我们拥有的代码、架构、功能(用户故事)，然后得出一个数字。根据我在电信领域的经验，我认为60%是一个很好的值。